Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2025/5/20 ～BigQuery と BigQuery DataFrames でマルチモーダル分析とデータエンジニアリングを実現～

今週の注目のアップデート

• BigQuery と BigQuery DataFrames でマルチモーダル分析とデータエンジニアリングを実現
  今後は、BigQuery と BigQuery DataFrames を使用して、SQL と Python の両方でマルチモーダル分析、変換、およびデータエンジニアリング（ELT）ワークフローを有効にすることが可能です。マルチモーダルデータ機能を使用して、以下のことが可能です。
  ・非構造化データを標準テーブルに統合し、ObjectRef 値を使用してこのデータを分析および変換ワークフローで処理します。ObjectRefRuntime 値を使用します。
  ・生成 AI を使用してマルチモーダルデータを分析し、BigQuery ML SQL 関数または BigQuery DataFrames メソッドをGemini とマルチモーダル埋め込みモデルともに使用して埋め込みを生成します。
  ・BigQuery DataFrames でマルチモーダル DataFrames を作成し、オブジェクト変換メソッド を使用して画像を変換し、PDF ファイルをチャンク化します。
  ・Python ユーザー定義関数（UDFs） を使用して画像を変換し、PDF ファイルをチャンク化します。この機能はプレビューで提供されています。
  
  

AI と機械学習

Gemini Code Assist

• カスタムコマンドの作成
  カスタムコマンドを設定および使用することが可能です。IntelliJ Gemini Code Assist (バージョン 1.15.0) で、独自の事前設定されたプロンプトを作成、保存、
  および実行して、IDE での反復作業をより迅速かつ簡単に行うことができます。
  カスタム コマンド設定を表示するには、
  [設定] > [ツール] > [Gemini] > [プロンプトライブラリ]に移動してください。

• IntelliJ Gemini Code Assist のエラーメッセージにアクションボタンが追加されました
  IntelliJ Gemini Code Assist (version 1.15.0) のエラーメッセージにアクションボタンが追加されました。
  これによって、エラーメッセージに対して迅速に対応することが可能です。
  
  

コンピューティング

Compute Engine

• パブリックプレビュー: 管理対象インスタンスグループ (MIG) でのアプリケーションヘルスチェック
  管理対象インスタンスグループ (MIG) では、アプリケーションがヘルスチェックに失敗した場合でも、アプリケーションのヘルスを監視するためにヘルスチェックを使用できるようになりました。
  自動修復をオフにすることで、MIG が不健康な VM の修復を実行しないようにすることができます。詳細については、「Turn off repairs in a MIG」 をご参照ください。

• Compute Engine のセキュリティリスク概要ダッシュボードがパブリックプレビューで提供されています
  Google Cloud コンソールで利用可能な Compute Engine のセキュリティリスク概要ダッシュボード は、Compute Engine リソースに影響を与える主要なセキュリティコマンドセンターの検出結果を表示するようになりました。
  

データ分析

BigQuery

• BigQuery リソース利用チャートの変更について
  BigQuery resource utilization charts には以下の変更があります。
  
  ・イベントタイムラインチャートに表示されるデフォルトのタイムラインが1時間から6時間に変更されました。
  ・新しい予約スロット使用状況ビューを含む、ビューにいくつかの改善が加えられました。このビューは、アイドル、ベースライン、および自動スケーリングされたスロット使用状況の監視に役立ちます。
  この機能はプレビューで提供されています。
  

• BigQuery の実行グラフでクエリテキストセクションを表示可能に
  今後は、BigQuery の実行グラフで Query text section を表示して、ステージのステップがクエリテキストとどのように関連しているかを理解することが可能です。この機能はプレビューで提供されています。
  

• BigQuery データ転送サービスの新機能
  BigQuery データ転送を使用してSnowflake からBigQuery への自動データ転送スケジュールすることが可能になりました。この機能はプレビューで提供されています。

• BigQuery でクロスリージョン転送がサポートされました
  
  BigQuery では、バッチ読み込みおよびデータのエクスポートに対してクロスリージョン転送がサポートされるようになりました。
  単一の bq load、LOAD DATA、bq extract、または EXPORT DATA ステートメントを使用して、任意のリージョンまたはマルチリージョンから他の任意のリージョンまたはマルチリージョンにデータを読み込んだりエクスポートしたりすることが可能です。この機能は一般提供されています。

• BigQuery のベクトルインデックスサポート
  ベクトルインデックスは、TreeAH インデックスタイプをサポートしており、Google の ScaNN アルゴリズムを使用しています。TreeAH インデックスは効率的なバッチ処理に最適化されており、数千から数十万の埋め込みを一度に処理することが可能です。この機能は一般提供が開始されました。
  

• BigQuery の新しい SQL 機能が一般提供開始
  BigQuery では、以下の SQL 機能の一般提供が開始されました。
  
  ・GROUP BY STRUCT と SELECT DISTINCT clause
  ・GROUP BY ARRAY と SELECT DISTINCT clause
  ・GROUP BY ALL clause
  
  

Looker

• Looker 25.8 の変更、機能、および修正について
  Looker 25.8 では、以下の変更、機能、および修正が含まれる予定です。
  
  Looker (original) の展開開始予定日: 2025年5月19日（月）
  Looker (original) の最終展開およびダウンロード可能予定日: 2025年5月29日（木）
  Looker (Google Cloud core) の展開開始予定日: 2025年5月19日（月）
  Looker (Google Cloud core) の最終展開予定日: 2025年6月2日（月）
  

• Amazon Redshift 2.1+ および Amazon Redshift Serverless 2.1+ の接続が可能になりました
  Amazon Redshift 2.1+ または Amazon Redshift Serverless 2.1+ SQL ダイアレクトを使用して接続を作成することが可能になりました。これらは Redshift JDBC ドライバーを使用します。元のAmazon Redshift SQL ダイアレクト オプションを使用した接続は、Postgres JDBC ドライバーを使用します。

• Looker インスタンスでの特定モデルへの gemini_in_looker 権限の適用
  gemini_in_looker 権限を Looker インスタンスの選択されたモデルに適用することが可能になりました。Gemini ロールは引き続き Looker インスタンスの全てのモデルに gemini_in_looker 権限を適用しますが、必要に応じて、Looker 管理者は特定のモデルに gemini_in_looker 権限を Looker インスタンスの選択されたモデルに適用することが可能になりました。Gemini ロールは引き続きLooker インスタンスの全てのモデルに gemini_in_looker 権限を適用しますが、必要に応じて、Looker 管理者は特定のモデルに  gemini_in_looker 権限をLooker インスタンスの選択されたモデルに適用することが可能になりました。Gemini ロールは引き続き Looker インスタンスの全てのモデルに gemini_in_looker 権限を適用しますが、必要に応じて、Looker 管理者は特定のモデルに gemini_in_looker 権限を持つ Looker ロールを作成および割り当てることで、Gemini in Looker の使用を手動で制限することができます。

• Looker (Google Cloud core) インスタンスの新しいハイブリッドネットワーク構成
  Private Service Connect を使用したハイブリッドネットワーク構成の Looker (Google Cloud core) インスタンスを作成することが可能になりました。
  このタイプの構成を持つインスタンスは、ウェブ URL を通じて安全なインバウンドアクセスを許可し、プライベートネットワークを通じて外部サービスに接続します。
  

Dataplex

• ユニバーサルカタログメタデータの一括エクスポートが一般提供されました
  ユニバーサルカタログメタデータの一括エクスポートが一般提供されました。
  ユニバーサルカタログメタデータを Cloud Storage にエクスポートし、メタデータの包括的な取得が必要なタスクに使用することが可能です。また、エクスポートされたメタデータを BigQuery でクエリおよび分析することも可能です。
  詳細については、Export metadata をご参照ください。
  

データベース

Cloud SQL for SQL Server

• Cloud SQL for SQL Server が Active Directory エンドポイントへの TLS 接続をサポート
  Cloud SQL for SQL Server では、サーバー証明書の信頼や IP アドレスの使用を必要とせずに、Active Directory エンドポイントへの TLS 接続undefinedサーバー証明書の信頼や IP アドレスの使用を必要とせずに、Active Directory エンドポイントへの TLS 接続が可能になりました。既存のサーバー証明書は、この機能を使用するためにローテーションする必要があります。
  
  

Spanner

• Spanner で INTERVAL データ型のサポートが開始されました
  Spanner では、GoogleSQL および PostgreSQL で INTERVAL データ型のサポートが開始されました。このデータ型は、期間または時間の量を表します。
  詳細については、「Interval functions in GoogleSQL」 および「PostgreSQL data types」 をご参照ください。
  

• Spanner の新機能と GoogleSQL エイリアスのサポート
  Spanner では、SPLIT_SUBSTR() GoogleSQL 関数がサポートされるようになりました。この関数は、区切り文字を使用して入力文字列を分割し、特定のセグメント数で構成される部分文字列を、指定されたセグメントインデックスから返します。
  Spanner では、以下の GoogleSQL エイリアスもサポートされています。
  
  ・ADDDATE(): DATE_ADD() のエイリアス
  ・SUBDATE(): DATE_SUB() のエイリアス
  ・LCASE(): LOWER() のエイリアス
  ・UCASE(): UPPER() のエイリアス
  
  

Bigtable

• Bigtable Studio でのクエリ結果のエクスポート機能が一般提供開始
  Bigtable Studio では、クエリ結果のエクスポートが可能になりました。この機能は一般提供が開始されました。
  詳細については、「Manage your data using Bigtable Studio」をご参照ください。
  

ネットワーキング

Virtual Private Cloud

• 内部範囲の自動 IP アドレス割り当てから IP アドレス範囲を除外する機能が一般提供されました
  内部範囲の自動 IP アドレス割り当てから IP アドレス範囲を除外することが可能です。この機能は一般提供が開始されました。
  詳細については、「Reserve internal ranges」 をご参照ください。
  
  

セキュリティと ID

Security Command Center

• Compute Engine のセキュリティリスク概要ダッシュボードが Google Cloud コンソールで利用可能に
  Compute Engine のセキュリティリスク概要ダッシュボードが Google Cloud コンソールで利用可能になりました。
  このダッシュボードはプレビューで提供されており、Compute Engine リソースに影響を与える主要な Security Command Center の検出結果を表示します。
  

Sensitive Data Protection

• MAC_ADDRESS_LOCAL 検出のデフォルト有効化について
  今後、MAC_ADDRESS 検出のスキャンに MAC_ADDRESS_LOCAL 検出がデフォルトで有効になりました。以前は、この機能を使用するには、InfoType.version を最新に設定する必要がありました。
  引き続き、InfoType.version をレガシーに設定するか、MAC_ADDRESS_UNIVERSAL infoType を使用することで、従来のバージョンの MAC_ADDRESS を使用することが可能です。90日後には、新しい機能がレガシーに昇格します。
  

サーバーレスコンピューティング

Cloud Run

• Cloud Run でのラベル設定
  以前に gcloud functions コマンドまたはCloud Functions v2 API を使用して Cloud Run 関数に設定したラベルは、Cloud Run に関数をデプロイするときに Cloud Run に引き継がれます。Cloud Run でラベルを作成する方法の詳細については、「Configure labels for services」 をご参照ください。
  

今週の Weekly Google Cloud アップデート情報は以上です。

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